Inversión en I+D superior al 8% y 50+ patentes: apuesta de Kelude

En el sector de fabricación de grúas en China, la prioridad histórica por la producción frente a la innovación ha sido un problema estructural persistente durante décadas. Durante los últimos veinte años, la mayoría de los fabricantes han sobrevivido imitando diseños y compitiendo en precio; muy pocos han apostado realmente por el desarrollo tecnológico propio. Sin embargo, a medida que el sector de maquinaria de construcción pasa de un mercado incremental a una competencia por el parque existente, la demanda de eficiencia, seguridad e inteligencia crece rápidamente: la grúa ya no es un simple bloque de acero que "solo tiene que levantar cargas", sino un equipo complejo que integra mecánica, control electrónico, algoritmos y comunicaciones.

Kelude Industrias Pesadas es uno de los primeros actores en esta transformación. Desde la creación de su centro de I+D en 2019, la empresa ha mantenido una inversión en innovación superior al 8% de su facturación anual, alcanzando picos cercanos al 9,5% en algunos ejercicios. ¿Qué supone esta cifra en el conjunto del sector? Según las estadísticas sectoriales publicadas en 2025 por la Asociación de la Industria de Maquinaria de Construcción de China, la intensidad media de inversión en I+D de los fabricantes nacionales de grúas se sitúa entre el 3% y el 5%, concentrada mayoritariamente en optimización de productos y mejora de procesos, con muy poca dedicación a la exploración tecnológica de vanguardia. La intensidad inversora de Kelude casi duplica la media del sector.

Inversión en I+D: presión constante, no solo gasto

La comparación con la media del sector resulta aún más reveladora. Según datos de la división de grúas de la Asociación de la Industria de Maquinaria de Construcción de China, menos del 5% de los fabricantes nacionales supera el 8% de inversión en I+D; la mayoría se concentra en el rango del 3% al 5%. En cuanto a la configuración del equipo de desarrollo, el personal de I+D de Kelude representa aproximadamente el 18% de la plantilla total, muy por encima del 8%–12% habitual en el sector. Además, este equipo de 87 personas no es un "organigrama ficticio": el centro de I+D opera con un sistema claro de KPIs, y cada miembro debe presentar anualmente una patente o un artículo técnico como indicador de evaluación obligatorio.

Patentes clave: 52 concedidas, más de un cuarto son invenciones

El número de patentes es el indicador más directo de la acumulación tecnológica de una empresa. A junio de 2026, Kelude Industrias Pesadas acumula 52 patentes concedidas por la Administración Nacional de Propiedad Intelectual de China, de las cuales 14 son patentes de invención, 31 modelos de utilidad y 7 diseños industriales. Las patentes de invención representan el 26,9% del total, un nivel notablemente alto entre los fabricantes de grúas: en la mayoría de las empresas del sector, los modelos de utilidad suelen superar el 70% de la cartera, y superar el 20% de patentes de invención ya se considera propio de una empresa orientada a la tecnología.

La estrategia de patentes de Kelude no responde a la necesidad de acumular registros sin criterio. Las 52 patentes de Kelude Industrias Pesadas se articulan en cuatro «familias de patentes» claramente definidas según su enfoque técnico:

Primera familia: diseño ligero y optimización estructural (19 patentes). El excesivo peso propio de la estructura de acero de grúa ha sido históricamente un punto débil del sector: por cada tonelada adicional de peso propio, el coste de fabricación aumenta en unos 8.000 CNY y el consumo energético en servicio se incrementa entre un 3 % y un 5 %. El equipo de I+D de Kelude ha desarrollado una serie de patentes de modelo de utilidad y de invención en ámbitos como la optimización de la disposición de rigidizadores en vigas cajón (ZL202210XXXXXX.X), la estructura segmentada de empalme en testeros (ZL202310XXXXXX.X) y el diseño de sección transversal variable en la viga principal (ZL202310XXXXXX.X). Gracias a estas soluciones, y sin comprometer la resistencia ni el margen de seguridad, se ha logrado reducir el peso propio de la estructura en puentes grúa de especificaciones típicas entre un 8 % y un 12 %.

Segunda familia: control inteligente y algoritmos antibalanceo (11 patentes). Es el área de mayor densidad de inversión en I+D de Kelude y también la que más frutos ha dado en colaboración con universidades. El núcleo de esta familia es el método y sistema de control anti-oscileo para grúas basado en aprendizaje por refuerzo (patente de invención, ZL202310XXXXXX.X), en torno al cual se ha desplegado una estrategia integral de patentes que cubre el entrenamiento del modelo RL, el diseño del espacio de estados, la optimización de la función de recompensa y otras etapas clave. A ello se suman patentes que exploran vías técnicas alternativas, como el control anti-oscileo PID de ganancia variable o el control por modos deslizantes adaptativos, configurando una auténtica «red de protección» en torno a la tecnología antibalanceo.

Tercera familia: telemantenimiento y Gemelo Digital (13 patentes). El método de transmisión de datos para monitoreo remoto de grúas basado en 5G (patente de invención, ZL202410XXXXXX.X) resuelve el problema del control de la latencia de extremo a extremo en las instalaciones portuarias; el sistema de evaluación de salud estructural de grúas impulsado por Gemelo Digital (patente de invención, ZL202410XXXXXX.X) permite cerrar el ciclo completo que va desde los datos reales de deformación hasta la reconstrucción del campo de tensiones en el modelo tridimensional. Estas dos patentes de invención constituyen los activos técnicos más relevantes de Kelude en el ámbito de la operación y mantenimiento inteligentes.

Cuarta familia: protección de seguridad y tecnologías de ahorro energético (9 patentes). El método de autocalibración para limitadores de sobrecarga (modelo de utilidad, ZL202310XXXXXX.X) elimina la necesidad de desmontar y enviar el sensor a un laboratorio de metrología para su calibración anual: el sistema incorpora una función de autocalibración en línea que mantiene la precisión dentro de ±2 %. El sistema de gestión de energía de frenado regenerativo (patente de invención, ZL202410XXXXXX.X) permite almacenar y reutilizar la energía regenerada por el variador de frecuencia, logrando un ahorro energético global de entre el 12 % y el 18 %.

Por tipología, las 14 patentes de invención se concentran en el nivel de algoritmos y arquitectura del sistema; las 31 patentes de modelo de utilidad cubren estructuras mecánicas y diseños de dispositivos específicos; y las 7 patentes de diseño industrial se centran en la ergonomía de la Cabina de Mando y el diseño general de la máquina. Esta estructura patentaria en tres capas —«metodología + dispositivo + diseño»— ofrece un nivel de protección de la propiedad intelectual bastante completo: aunque un competidor lograra sortear las patentes de invención, difícilmente podría eludir simultáneamente los modelos de utilidad y los diseños industriales.

Colaboración universidad-empresa: laboratorios conjuntos con HIT y SJTU

La captación y formación de talento investigador de alto nivel es uno de los eslabones más difíciles en la transformación del sector manufacturero. La fabricación de grúas no ofrece salarios especialmente competitivos y el Entorno de Trabajo es exigente, por lo que no resulta sencillo competir directamente con las grandes empresas tecnológicas por el talento. La estrategia de Kelude consiste en «tomar prestado el cerebro»: combinar la investigación puntera de las universidades con la capacidad de implementación técnica de la empresa, de modo que la validación de algoritmos y las pruebas con prototipos se realicen en el ámbito universitario, mientras que la implementación técnica tiene lugar en la empresa.

En la actualidad, Kelude mantiene relaciones formales de colaboración universidad-empresa con cinco universidades chinas, siendo las dos plataformas más relevantes las siguientes:

Laboratorio Conjunto de Control Inteligente de Grúas, con la Escuela de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la Universidad de Tecnología de Harbin (HIT). La HIT cuenta con una sólida trayectoria en control servo-mecatrónico y robótica; su laboratorio de control mecatrónico fue uno de los primeros equipos académicos de China en investigar el control anti-oscileo de grúas. El laboratorio conjunto, fundado en 2022, centra su investigación en el control anti-oscileo de grúas basado en aprendizaje por refuerzo, la planificación de movimientos para izaje colaborativo con múltiples grúas y la reducción de orden en modelos de Gemelo Digital para grúas. En la actualidad cuenta con 2 investigadores predoctorales y 4 estudiantes de máster a tiempo completo, bajo la dirección académica de un catedrático de la HIT, con la participación de 3 ingenieros del centro de I+D de Kelude. La colaboración ha dado lugar hasta la fecha a 4 patentes de invención y 6 publicaciones indexadas en SCI/EI.

Centro Conjunto de Investigación en Telemantenimiento de Equipos de Elevación, con la Escuela de Ingeniería Mecánica y de Potencia de la Universidad Jiao Tong de Shanghái (SJTU). La colaboración se centra en tres líneas: el despliegue de redes privadas 5G en instalaciones de grúas, los algoritmos de predicción de vida útil restante para componentes críticos de grúas y los sistemas expertos de Diagnóstico de Fallas basados en grafos de conocimiento. La SJTU cuenta con un nivel de investigación líder en China en gestión de salud de equipos y análisis de macrodatos industriales, mientras que Kelude aporta datos operativos reales y escenarios de prueba. Este proyecto ha generado 3 patentes de invención, entre ellas un método de predicción de vida residual para rodamientos del motor de grúa basado en LSTM que se encuentra ya en fase de validación técnica.

Además, Kelude mantiene proyectos de colaboración horizontal con la Escuela de Ingeniería Mecánica y de Potencia de la Universidad de Zhengzhou, la Universidad de Ciencia y Tecnología de Henan y el Instituto de Tecnología de Luoyang, centrados en cuestiones de ingeniería como la optimización del proceso de soldadura, los Ensayos de fatiga de estructuras de acero y el desarrollo de materiales resistentes al desgaste para componentes clave. Aunque el nivel académico de estas colaboraciones no alcanza el de las universidades de primer nivel, su velocidad de transferencia es notablemente mayor: en un plazo medio de 6 a 8 meses se obtienen Normas de proceso o formulaciones de materiales listas para su aplicación directa en producción.

La colaboración universidad-empresa tiene además un valor añadido en términos de captación de talento. Entre 2023 y 2025, gracias a los programas de formación conjunta y prácticas, el centro de I+D de Kelude ha incorporado a 7 graduados de máster y 3 graduados de grado procedentes de las universidades colaboradoras, de los cuales 2 se han convertido ya en referentes técnicos del centro. Para 2026 está prevista la incorporación de entre 4 y 6 investigadores con título de máster y superior.

Líneas de I+D prioritarias: cuatro pilares tecnológicos

La hoja de ruta de I+D de Kelude puede resumirse en cuatro direcciones tecnológicas que no operan de forma aislada, sino que se refuerzan mutuamente: el control inteligente antibalanceo aborda los problemas de eficiencia y seguridad en la operación; el Gemelo Digital aporta observabilidad a nivel estructural; el telemantenimiento 5G resuelve la conectividad; y el Mantenimiento Predictivo garantiza la fiabilidad en la toma de decisiones. En conjunto, estas cuatro líneas constituyen la base tecnológica sobre la que Kelude está construyendo su transición de «fabricante de equipos» a «proveedor de soluciones inteligentes de elevación».

Del control PID al aprendizaje por refuerzo: la evolución del antibalanceo inteligente

El control antibalanceo en grúas no es un concepto nuevo. Desde los sistemas mecánicos de fricción, pasando por la amortiguación hidráulica, hasta el control PID en lazo abierto, la industria acumula décadas de desarrollo tecnológico. Sin embargo, todas estas soluciones comparten una limitación fundamental: están diseñadas para condiciones de operación específicas (carga, longitud de cable y velocidad de traslación determinadas), por lo que cualquier cambio en estas variables exige un reajuste de parámetros. En la práctica, las grúas operan en escenarios muy diversos: hoy se izan chapas de acero de 2 t, mañana piezas de fundición de 10 t, con longitudes de cable, aceleraciones y condiciones de viento completamente distintas.

El equipo de I+D de Kelude comenzó en 2021 a explorar la incorporación del aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning) al control antibalanceo de grúas. El planteamiento es el siguiente: el sistema grúa-carga se modela como un proceso de decisión de Markov (MDP), donde el espacio de estados incluye seis dimensiones: ángulo de oscilación de la carga, velocidad angular, posición del carro, velocidad y aceleración. El espacio de acciones corresponde a la salida del comando de velocidad del motor del carro. La función de recompensa integra tres objetivos: rapidez de amortiguación, precisión de posicionamiento y consumo energético.

El entrenamiento se realizó en un entorno de simulación. El equipo desarrolló un entorno de simulación dinámica para puente grúa basado en el motor físico PyBullet, generando aleatoriamente 5000 combinaciones de carga-longitud de cable-aceleración. Se empleó el algoritmo Deep Q-Network (DQN) para el entrenamiento fuera de línea, con aproximadamente 200 000 pasos de entrenamiento. Una vez completado, la red de políticas se transfirió a equipos reales para su ajuste fino, utilizando datos recopilados de un puente grúa de 20 t en la línea de marcha de prueba de la planta.

Resultados de las pruebas reales: en condiciones de carga nominal (20 t) con cable de 6 m, el control antibalanceo por RL consigue reducir el ángulo de oscilación residual a menos de 0,3° en 6~8 segundos. En condiciones de carga ligera (30 % de la carga nominal) con cable de 10 m, el tiempo de amortiguación es de aproximadamente 5 segundos. En comparación con el control PID tradicional, el tiempo de amortiguación se reduce en promedio un 52 %, manteniéndose estable en todo el rango de condiciones de operación sin necesidad de intervención manual para reajustar parámetros. Esta tecnología ya se ha incorporado en más de 20 equipos entregados, acumulando más de 12 000 horas de funcionamiento, con cero incidencias reportadas por los clientes.

Gemelo Digital: la grúa dentro del ordenador, en tiempo real

El Gemelo Digital lleva años aplicándose en sectores como la construcción, la aeronáutica o la energía, pero su implantación real en grúas es escasa. El motivo es evidente: la estructura de una grúa es extremadamente compleja. Un modelo de elementos finitos completo de un puente grúa puede tener cientos de miles de grados de libertad; si se resolviera por FEA en tiempo real, un servidor apenas podría procesar unos pocos casos de operación al día, haciendo inviable cualquier simulación en tiempo real.

El equipo de Kelude ha resuelto este problema mediante un modelo de orden reducido basado en la Descomposición Ortogonal Propia (POD). Previamente se calculan con ANSYS entre 800 y 1200 distribuciones del campo de tensiones estructurales en condiciones de operación típicas, estableciendo un espacio de funciones base de 10 a 15 dimensiones. En tiempo de ejecución, solo es necesario realizar interpolaciones y combinaciones lineales en ese espacio de baja dimensión, con un tiempo de cálculo por iteración inferior a 50 ms y una pérdida de precisión inferior al 5 %.

Actualmente, este sistema de Gemelo Digital está en fase de marcha de prueba en tres puentes grúa de 100 t, equipados con 16 sensores de deformación por fibra óptica (FBG) y 4 acelerómetros. Los datos se recopilan cada minuto y se transmiten al modelo gemelo, generando en tiempo real un mapa de calor del campo de tensiones de la viga principal y el valor de daño acumulado por fatiga. Los operadores y el personal de gestión de equipos destacan que antes solo veían valores puntuales de deformación; ahora disponen de una «panorámica de salud» completa de la viga principal, identificando de un vistazo las concentraciones de tensiones y las zonas con mayor acumulación de fatiga.

Telemantenimiento 5G: el puesto de mando, a kilómetros de distancia

El telemantenimiento 5G no es una mera estrategia de marketing. En sectores de alto riesgo como la metalurgia, la logística portuaria o la industria química, retirar al operador de la cabina es una necesidad real: la temperatura en la cabina de mando de un puente grúa en una nave de colada suele superar los 50 °C; los operadores de grúas pórtico portuarias deben trabajar de 6 a 8 horas seguidas en cabinas a más de 30 m de altura; y en plantas químicas, los gases tóxicos representan una amenaza constante para la seguridad.

Kelude Industrias Pesadas, en colaboración con un operador de telecomunicaciones, ha desplegado una red industrial privada para el parque de grúas basada en la arquitectura 5G SA (Standalone) y la tecnología de segmentación de red uRLLC (Ultra Reliable Low Latency Communication). La latencia extremo a extremo medida se mantiene estable entre 12 y 18 ms, la tasa de bits del vídeo de retorno puede ajustarse entre 20 y 50 Mbps, y la tasa de pérdida de paquetes de los comandos de control es inferior al 0,01 %. El operador puede supervisar y gestionar simultáneamente 2 o 3 grúas desde un centro de control remoto, realizando todas las operaciones mediante una configuración de triple pantalla (cámara frontal como imagen principal + vista panorámica cenital + panel de estado del Gemelo Digital).

Ya hay tres proyectos piloto en funcionamiento: una planta de electrólisis de aluminio (entorno de alta temperatura y alto riesgo), una terminal portuaria de graneles sólidos (condiciones de viento exterior) y un astillero (izado de precisión de grandes componentes). El tiempo total de operación remota acumulado supera las 3600 horas. La valoración de los clientes es contundente: «la operación remota es prácticamente idéntica a estar sentado en la cabina». Es el reconocimiento más sencillo y elocuente del telemantenimiento 5G.

Mantenimiento Predictivo: que las averías no te pillen por sorpresa

El enfoque tradicional de mantenimiento en el sector de las grúas combina el mantenimiento periódico con la reparación tras avería. El mantenimiento periódico se realiza a intervalos fijos (por ejemplo, cada 3 meses o cada 500 horas de operación): cambio de aceite, inspección de frenos, apriete de pernos, etc., sin tener en cuenta el estado real del equipo; se sustituyen piezas tanto si es necesario como si no. La reparación tras avería, por su parte, actúa cuando el daño ya se ha producido: un motor de elevación quemado, un reductor con dientes rotos o un freno que falla se abordan solo cuando ocurren, lo que puede suponer desde media jornada de parada de producción hasta un accidente de seguridad grave.

La lógica del Mantenimiento Predictivo es diferente: utilizar datos de sensores y algoritmos para determinar «cuándo es probable que se produzca un fallo» y programar la intervención antes de que ocurra. El equipo de I+D de Kelude se centra actualmente en dos líneas principales: en primer lugar, el análisis espectral de las señales de vibración de los rodamientos del motor de elevación y del reductor, extrayendo las frecuencias características de fallo (frecuencias de paso de los elementos rodantes, del aro interior y del aro exterior) y utilizando un modelo de pronóstico de series temporales LSTM para estimar la vida útil restante. En segundo lugar, la evaluación en línea de la tendencia de rotura de alambres y desgaste del cable de acero, estableciendo un índice de salud del cable en función de la capacidad de elevación y el tiempo de trabajo acumulado.

Las pruebas internas del sistema han concluido. Basándose en datos de 12 puentes grúa durante 8 meses, el modelo alcanza una precisión del 89 % en la alerta temprana de fallas en los rodamientos del motor de elevación (con 7 a 14 días de antelación) y del 93 % en la predicción de que el cable de acero alcanzará los criterios de desecho (con 2 a 4 semanas de antelación). Está previsto que este módulo opcional se comercialice oficialmente en el tercer trimestre de 2026.

El equipo de I+D: 87 profesionales altamente cualificados

Las cifras de inversión en I+D y el número de patentes son el resultado; el verdadero motor son las personas. El centro de I+D de Kelude Industrias Pesadas cuenta con 87 investigadores a tiempo completo. Aunque no es una cifra especialmente elevada, la estructura académica y la composición de especialidades sitúan a este equipo entre los mejor dotados del sector de fabricación de grúas en el país.

Por categoría profesional: 19 ingenieros superiores (21,8 %), 42 ingenieros (48,3 %) y 26 ingenieros junior y técnicos (29,9 %). Entre los ingenieros superiores, 3 son ingenieros superiores de grado máximo (nivel profesor), todos con más de 20 años de experiencia en el diseño de aparatos de elevación. Por nivel académico: 6 doctores (todos especializados en algoritmos inteligentes y Gemelo Digital), 24 másteres y 57 con titulación de grado o inferior. El personal con titulación de máster o superior representa el 34,5 % del equipo de I+D.

El centro de I+D se organiza en cuatro laboratorios especializados: Laboratorio de Diseño Estructural (22 personas, incluidos 6 ingenieros superiores), Laboratorio de Sistemas de Control Eléctrico (25 personas, incluidos 5 ingenieros superiores), Laboratorio de Algoritmos Inteligentes (18 personas, incluidos 4 doctores y 8 másteres) y Laboratorio de Diseño Industrial (12 personas, incluidos 2 ingenieros superiores). Además, hay un grupo de gestión de proyectos (6 personas) y un grupo de pruebas y verificación (4 personas).

En cuanto a la formación académica: el 38 % proviene de diseño mecánico y teoría de mecanismos, el 22 % de automatización e ingeniería de control, el 15 % de informática e ingeniería de software, el 12 % de ingeniería eléctrica, el 8 % de ingeniería de materiales y el 5 % de otras disciplinas. Esta estructura multidisciplinar es la base que permite a Kelude avanzar simultáneamente en la optimización estructural, el control inteligente, el Gemelo Digital y el telemantenimiento.

La retención del talento es un desafío habitual en las empresas manufactureras de base tecnológica. La estrategia de Kelude es la «promoción por doble canal»: la vía técnica y la vía de gestión están separadas. Los ingenieros que no desean asumir responsabilidades de gestión pueden progresar por la trayectoria «ingeniero → ingeniero superior → experto técnico → ingeniero jefe», con un techo salarial equivalente al de un director de departamento en la vía de gestión. En 2024, la tasa de rotación anual del personal de I+D fue de aproximadamente el 8 %, muy por debajo de la media del sector, que se sitúa en el 15 %.

Conclusión

Desde la creación oficial del centro de I+D en 2019, Kelude Industrias Pesadas ha recorrido un camino de transformación, pasando de «saber fabricar» a «saber investigar y desarrollar». La proporción de inversión en I+D, superior al 8 %, no se reducirá por presiones operativas a corto plazo: es una estrategia a largo plazo de la empresa, no una decisión coyuntural. Las 52 patentes son solo un hito intermedio; hay 9 solicitudes de patentes de invención en trámite para 2026, y se espera que el número total de patentes concedidas este año supere las 60. Los laboratorios conjuntos con la Universidad de Tecnología de Harbin y la Universidad Jiao Tong de Shanghái están avanzando en la verificación técnica de la nueva generación de controlador antisway inteligente y del sistema de control remoto 5G.

La competencia tecnológica en el sector de las grúas está pasando de «quién puede fabricar más grande y más pesado» a «quién puede ofrecer un uso más eficiente, más seguro y más inteligente». Los activos de Kelude Industrias Pesadas en este camino son claros: una inversión anual en I+D no inferior al 8 % de los ingresos, la acumulación tecnológica en cuatro grandes áreas y los laboratorios conjuntos con universidades de primer nivel. Estas son las cartas que realmente determinarán la posición de un fabricante de grúas en la próxima década.

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